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Enregistrement W2892949113 · doi:10.1038/s41375-018-0257-z

Cytogenetics and gene mutations influence survival in older patients with acute myeloid leukemia treated with azacitidine or conventional care

2018· article· en· W2892949113 sur OpenAlexaff
Hartmut Döhner, Anna Dolnik, Lin Tang, John F. Seymour, Mark D. Minden, Richard M. Stone, Haifa Kathrin Al‐Ali, Valeria Santini, Paresh Vyas, C.L. Beach, Kyle J. MacBeth, Barry Skikne, S. Songer, Nora Tu, Lars Bullinger, Hervé Dombret

Notice bibliographique

RevueLeukemia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchCelgene
Mots-clésAzacitidineMedicineInternal medicineMyeloid leukemiaCytogeneticsCytarabineOncologyMyelodysplastic syndromesLeukemiaNeuroblastoma RAS viral oncogene homologKaryotypeDecitabineGastroenterologyCancerBiologyBone marrowChromosomeGeneticsDNA methylationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older patients with newly diagnosed acute myeloid leukemia (AML) in the phase 3 AZA-AML-001 study were evaluated at entry for cytogenetic abnormalities, and a subgroup of patients was assessed for gene mutations. Patients received azacitidine 75 mg/m 2 /day x7 days ( n = 240) or conventional care regimens (CCR; n = 245): intensive chemotherapy, low-dose cytarabine, or best supportive care only. Overall survival (OS) was assessed for patients with common (occurring in ≥10% of patients) cytogenetic abnormalities and karyotypes, and for patients with recurring gene mutations. There was a significant OS improvement with azacitidine vs CCR for patients with European LeukemiaNet-defined Adverse karyotype (HR 0.71 [95%CI 0.51–0.99]; P = 0.046). Azacitidine-treated patients with -5/5q-, -7/7q-, or 17p abnormalities, or with monosomal or complex karyotypes, had a 31–46% reduced risk of death vs CCR. The most frequent gene mutations were DNMT3A (27%), TET2 (25%), IDH2 (23% [R140, 15%; R172, 8%]), and TP53 (21%). Compared with wild-type, OS was significantly reduced among CCR-treated patients with TP53 or NRAS mutations and azacitidine-treated patients with FLT3 or TET2 mutations. Azacitidine may be a preferred treatment for older patients with AML with Adverse-risk cytogenetics, particularly those with chromosome 5, 7, and/or 17 abnormalities and complex or monosomal karyotypes. The influence of gene mutations in azacitidine-treated patients warrants further study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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